arm9 Linux下基于摄像头的物体移动检测程序，可以用在门禁上，当有人经过时，自动通过基于video4linux的摄像头拍摄照片，并进行签名
上传时间： 2016-06-18
上传用户：change0329
霍尔传感器,可以检测电机的正反转,及其他磁性物体.供大家一起学习
上传时间： 2014-06-14
上传用户：ggwz258
arm9 Linux下基于摄像头的物体移动检测程序,可以用在门禁上,当有人经过时,自动通过基于video4linux的摄像头检测到物体
标签： video4linux Linux arm9 摄像头
上传时间： 2017-01-16
上传用户：金宜
arm9 Linux下基于摄像头的物体移动检测程序,可以用在门禁上,当有人经过时,自动通过基于video4linux的摄像头
标签： video4linux Linux arm9 摄像头
上传时间： 2013-12-19
上传用户：小儒尼尼奥
针对微小物体的无损检测,研制了一套采用X射线敏感CCD的微型X射线数字成像系统,测试了系统的性能。 根据选定的E2V公司X射线敏感CCD,采用两片CPLD产生系统所需的各种时序,对CCD进行驱动,设计并制作了 CCD驱动电路、模数转化电路、数据采集与通讯电路、图像获取及处理软件等
上传时间： 2017-02-06
上传用户：kernaling
基于pencv与VC环境的视频采集滤波角点检测运动跟踪--可检测运动物体的轮廓和跟踪
上传时间： 2013-12-09
上传用户：13681659100
0758、物体运动检测电路
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上传时间： 2014-04-09
上传用户：zh_901
在图像处理及检测系统中，实时性要求往往影响着系统处理速度的性能。本文在分析研究视频检测技术及方法的基础上，应用嵌入式系统设计和图像处理技术，以交通信息视频检测系统为研究背景，展开了基于FPGA视频图像检测技术的研究与应用，通过系统仿真验证了基于FPGA架构的图像并行处理和检测系统具有较高的实时处理能力，能够准确并稳定地检测出运动目标的信息。可见FPGA对提高视频检测及处理的实时性是一个较好的选择。 本文主要研究的内容有： 1．分析研究了视频图像检测技术，针对传统基于PC构架和DSP处理器的视频检测系统的弊端，并从可靠性、稳定性、实时性和开发成本等因素考虑，提出了以FPGA芯片作为中央处理器的嵌入式并行数据处理系统的设计方案。 2．应用模块化的硬件设计方法，构建了新一代嵌入式视频检测系统的硬件平台。该系统由异步FIFO模块、图像空间转换模块、SRAM帧存控制模块、图像预处理模块和图像检测模块等组成，较好地解决了图像采样存储、处理和传输的问题，并为以后系统功能的扩展奠定了良好的基础。 3．在深入研究了线性与非线性滤波几种图像处理算法，分析比较了各自的优缺点的基础上，本文提出一种适合于FPGA的快速图像中值滤波算法，并给出该算法的硬件实现结构图，应用VHDL硬件描述语言编程、实现，仿真结果表明，快速中值滤波算法的处理速度较传统算法提高了50％，更有效地降低了系统资源占用率和提高了系统运算速度，增强了检测系统的实时性能。 4．研究了基于视频的交通车流量检测算法，重点讨论背景差分法，图像二值化以及利用直方图分析方法确定二值化的阈值，并对图像进行了直方图均衡处理，提高图像检测精度。并结合嵌入式系统处理技术，在FPGA系统上研究设计了这些算法的硬件实现结构，用VHDL语言实现，并对各个模块及相应算法做出了功能仿真和性能分析。 5．系统仿真与验证是整个FPGA设计流程中最重要的步骤，针对现有仿真工具用手动设置输入波形工作量大等弊病，本文提出了一种VHDL测试基准(TestBench)方法解决系统输入源仿真问题，用TEXTIO程序包设计了MATLAB与FPGA仿真软件的接口，很好地解决了仿真测试中因测试向量庞大而难以手动输入的问题。并将系统的仿真结果数据在MATLAB上还原为图像，方便了系统测试结果的分析与调试。系统测试的结果表明，运动目标的检测基本符合要求，可以排除行走路人等移动物体(除车辆外)的噪声干扰，有效地检测出正确的目标。 本文主要研究了基于FPGA片上系统的图像处理及检测技术，针对FPGA技术的特点对某些算法提出了改进，并在MATLAB、QuartusⅡ和ModelSim软件开发平台上仿真实现，仿真结果达到预期目标。本文的研究对智能化交通监控系统的车流量检测做了有益探索，对其他场合的图像高速处理及检测也具有一定的参考价值。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：woshiayin
检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
上传用户：虫虫虫虫虫虫
运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能视频监控 图像中运动人体检测算法，并阐述其在数字视频监控系统中的应用。
上传时间： 2015-12-06
上传用户：hoperingcong
